CAMEL-AI: マルチインテリジェント協調システム構築のためのオープンソース・フレームワーク

CAMEL-AIは、協働AIシステムの研究と構築に焦点を当てたオープンソースのマルチインテリジェント体フレームワークです。CAMEL-AIは、タスクの自動化、データ生成、社会シミュレーションなどのアプリケーションのために、開発者が自律的で協調的な知能を作成するのに役立つ柔軟なツールとモジュールを提供します。CAMEL-AIは、タスク自動化、データ生成、社会シミュレーションなどのアプリケーションのための自律的・協調的インテリジェンスを開発するための柔軟なツールやモジュールを提供します。このプロジェクトは、オープン性と学術研究を重視し、世界中の100人以上の研究者からなるコミュニティによって推進されています。 コードはApache 2.0ライセンスに基づき、データセットは非商用目的に限りCC BY NC 4.0でライセンスされています。CAMEL-AIは、複雑なマルチインテリジェンスシステムの挙動と可能性を探求する研究者や開発者に適しています。

機能一覧

• 大規模なインテリジェンス・コラボレーションの挙動を研究するために、最大100万人のインテリジェンスのシミュレーションをサポート。
• 分野横断的な実験や研究をサポートするために、さまざまな知的体の役割やタスク設定を提供します。
• 検索、数学的計算、コード実行、画像解析などの機能を備えたツールセットを内蔵。
• リアルタイムのインタラクションをサポートすることで、インテリジェンスは自然言語を通じてコミュニケーションし、協力することができる。
• 高品質な推論パスとマルチホップクイズデータを生成するデータ生成モジュールを提供。
• インテリジェンスがフィードバックを通じて継続的にパフォーマンスを最適化できる統合強化学習環境。
• 標準化されたパフォーマンス評価の枠組みを提供し、再現可能で比較可能な結果を保証する。
• インテリジェンスの意思決定能力を高めるため、外部の知識ベースとの接続をサポート。

ヘルプの使用

設置プロセス

CAMEL-AIを使用するには、まず必要な環境と依存関係をインストールする必要があります。以下は、公式ドキュメントの最新情報に基づく、詳細なインストール手順です：

1. Pythonバージョンの確認
   CAMEL-AIはPython 3.10、3.11、3.12をサポートしています。お使いのシステムに64ビット版のPythonがインストールされていることを確認してください。これは以下のコマンドで確認できます：

   python --version
   

2. 仮想環境の構築
   依存関係の衝突を避けるため、仮想環境を使用することを推奨する。環境の作成にはcondaを使用する：

   conda create --name camel_env python=3.10
   conda activate camel_env
   

3. クローンCAMELウェアハウス
   GitHubからCAMEL-AIのソースコードを入手する：

   git clone https://github.com/camel-ai/camel.git
   cd camel
   

4. 依存関係のインストール
   PyTorchやその他のライブラリを含む、必要な依存関係をインストールします。以下は典型的なインストールコマンドです：

   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
   pip install -r requirements.txt
   pip install -e .
   

   コンシューマーGPUを使用している場合は、以下のスクリプトを実行してモデルの微調整のためにQLoRAを試してみてください：

   bash scripts/train_camel_qlora.sh
   

5. インストールの確認
   インストールが完了したら、testコマンドを実行して環境が正しく設定されていることを確認する：

   python -m camel_chat.serve.test_message --model-name /path/to/model
   

CAMEL-AIを使用する主な特徴

CAMEL-AIには様々な機能モジュールが用意されており、以下に主な機能の動作について詳しく説明する：

1.マルチ・インテリジェンス・システムの構築

CAMEL-AIの中核は、協調的なマルチ・インテリジェント・ボディ・システムの構築である。インテリジェント・ボディの役割とタスクを定義することで、プロジェクトを開始することができる。例えば、単純なマルチ・インテリジェント・ボディ・システムを作成する：

• ステップ1：インテリジェント・ボディの役割を定義する
  利用する ChatAgent このクラスは Intelligence を作成し、ロールとシステム・プロンプトを設定します。例

  from camel.agents import ChatAgent
  from camel.messages import BaseMessage
  from camel.models import ModelFactory
  from camel.types import ModelPlatformType, ModelType
  sys_msg = BaseMessage.make_assistant_message(
  role_name="Assistant",
  content="You are a helpful assistant for task automation."
  )
  model = ModelFactory.create(
  model_platform=ModelPlatformType.OPENAI,
  model_type=ModelType.GPT_4O_MINI
  )
  agent = ChatAgent(system_message=sys_msg, model=model)
  

• ステップ2：タスクの割り当て
  ユーザーメッセージによってインテリジェントにタスクを実行させる。例

  user_msg = "Search for recent AI research papers."
  response = agent.step(user_msg)
  print(response)
  

2.ツールセットの使用

CAMEL-AIは、以下のような豊富なツールを提供している。 SearchToolkitそしてMathToolkit 歌で応える CodeExecutionToolkit.ツールセットを使うには、スマートボディを初期化するときにツールをロードする必要がある：

from camel.toolkits import SearchToolkit
tools = [*SearchToolkit().get_tools()]
agent = ChatAgent(system_message=sys_msg, model=model, tools=tools)

インテリジェンスが実行されると、検索や計算タスクを実行するためのツールを呼び出すことができる。例えば、CAMEL-AI関連の情報を検索する：

user_msg = "What is CAMEL-AI.org?"
response = agent.step(user_msg)
print(response)

3.データ作成

キャメルAI Source2Synth このモジュールは、マルチホップクイズデータの生成をサポートしています。ユーザは以下の手順でデータを生成することができます：

• ソーステキストデータ（PDFやウェブコンテンツなど）を用意する。
• 利用する Source2Synth このモジュールはテキストを処理して、複雑な質問と答えのペアを生成する：

  from camel.data import Source2Synth
  s2s = Source2Synth()
  questions = s2s.generate_questions(source_text="your_text_here", complexity=3)
  print(questions)
  

  これは complexity パラメータは問題発生の難易度をコントロールする。

4.社会シミュレーション

CAMEL-AIのOASISモジュールは、最大100万人の知能の社会的行動のシミュレーションをサポートします。OASISを実行するには、追加の依存関係をインストールする必要があります：

pip install camel-oasis

OASISシミュレーションを開始する：

from oasis import OasisSimulator
simulator = OasisSimulator(num_agents=1000)
simulator.run_simulation(actions=["follow", "comment", "repost"])

ユーザーは、TwitterやRedditのソーシャルアップデートをシミュレートするためにパラメータを微調整することができる。

サポートを受ける

問題が発生した場合は、以下の方法で助けを得ることができます：

• CAMEL-AIのDiscordまたはWeChatコミュニティに参加して、ディスカッションに参加してください。
• GitHub に issue を投稿して、問題を説明したり、機能のリクエストをしてください。
• 公式文書を参照のこと：https://www.camel-ai.org/docs.

アプリケーションシナリオ

1. 研究の自動化
   CAMEL-AIは文献レビューの自動化に利用できる。研究者はインテリジェンスと協力して、論文の要旨、キーワード、結論を素早く抽出し、研究効率を向上させることができる。
2. ソーシャルメディア分析
   OASISモジュールを使って、ソーシャルメディアユーザーの行動をシミュレートし、情報発信、集団の分極化、群衆効果を分析する。
3. タスクの自動化
   開発者はCAMEL-AIを使って自動化されたワークフローを構築できる。例えば、インテリジェンスは株式市場のセンチメントを監視し、取引戦略を生成することができる。
4. 教育とトレーニング
   CAMEL-AIは、インテリジェント・チュータリング・システムやオンライン学習プラットフォームを構築するための高品質な教育Q&Aデータを生成する。

品質保証

1. CAMEL-AIは無料ですか？
   CAMEL-AIはオープンソースプロジェクトであり、Apache 2.0ライセンスのもとコードは自由に使用できる。データセットは非商用目的に限り、CC BY NC 4.0でライセンスされている。
2. CAMEL-AIを実行するにはどのようなハードウェアが必要ですか？
   基本的な機能は通常のノートパソコンで実行可能（8GB RAMが必要）。大規模シミュレーションやモデルの微調整には、A100のような高性能GPUが必要です。
3. CAMEL-AIコミュニティーに参加するにはどうすればいいですか？
   GitHub経由でプルリクエストを提出するか、Discord/WeChatコミュニティに参加して、研究者とディスカッションしたり、コードをコントリビュートしてください。
4. CAMEL-AIはどのようなモデルをサポートしていますか？
   OpenAIのGPT-4やその他のモデル、LLaMAのようなオープンソースのモデルをサポートしています。具体的な設定については、公式ドキュメントを参照してください。